Решение Kaspersky Fraud Prevention предназначено для организации эффективной защиты от кибермошенничества и обнаружения кросс-канальных атак на пользователей в режиме реального времени. Использование решения позволяет полностью обезопасить электронные платежи как со стационарных, так с мобильных платформ без ущерба удобству клиентов.
Описание Kaspersky Fraud Prevention
Широкое развитие электронной коммерции и постепенная миграция с традиционных методов оплаты на онлайн платежи повышает удобство пользователей и эффективность бизнес-процессов. Для ликвидации угроз безопасности в области мобильных и онлайн-сервисов предназначено решение Kaspersky Fraud Prevention. Эффективность его защиты базируется на широком использовании облачных технологий и технологий машинного обучения, а также огромном опыты экспертов компании-разработчика и адаптивной платформе безопасности.
Элементы решения
- Решение Kaspersky Fraud Prevention включает в себя Kaspersky Fraud Prevention Cloud: облачный сервис, использующий инновационные технологии машинного обучения для оперативной защиты цифровых каналов от кражи персональных данных, взлома с использованием автоматизированных средств, вмешательства в транзакции и других типов кибератак.
- Пакет SDK (Software Development Kit) Kaspersky Fraud Prevention for Mobile гарантирует защиту мобильных устройств от вредоносного ПО и фишинга, надежное подключение к банковским сервисам и отправку статистики мобильного канала в указанное выше облако Kaspersky Fraud Prevention Cloud.
- Модуль Kaspersky Fraud Prevention for Endpoints функционирует на компьютерах клиентов, защищая их от вредоносных программ и интернет-атак.
Основные возможности
- Благодаря кросс-канальному обнаружению мошенничества на основе технологий машинного обучения, решение Kaspersky Fraud Prevention защищает каналы дистанционного обслуживания, гарантируя высокий уровень безопасности как используемого устройства, так и личного кабинета клиентов. Продвинутые методы прогнозной аналитики позволяют выявлять попытки мошенничества в режиме реального времени еще на этапе их подготовки.
- Анализ моделей поведения миллионов пользователей позволяет шаблонизировать профили и сепарировать пользователей по параметру "добросовестности". Это позволяет упростить доступ к сервису и повысить удобство его использования легитимными пользователями; недобросовестные же, отсеиваются на начальных этапах за счет усложнения аутентификации.
- Использование для анализа собственной разработки компании - решения HuMachine и адаптивной платформы безопасности гарантирует высокую эффективность защиты.
